diff --git a/docs/reranker-共享前缀批量推理.md b/docs/reranker-共享前缀批量推理.md
new file mode 100644
index 0000000..bf51fe9
--- /dev/null
+++ b/docs/reranker-共享前缀批量推理.md
@@ -0,0 +1,460 @@
+
+## 共享前缀+批量后缀
+
+**"共享前缀批量推理"**（Shared-Prefix Batch Inference）：
+- 输入结构：`[Prefix A] + [Suffix B1]`、`[Prefix A] + [Suffix B2]`、`[Prefix A] + [Suffix B3]`...
+- 痛点：Prefix A被重复计算成千上万次，浪费算力和时间
+- 理想方案：Prefix A只推理一次，KV Cache复用给所有后缀
+
+---
+
+## 一、顶级推荐方案
+
+### 1. **FlashInfer + Cascade Attention** ⭐ 最强技术
+- **核心创新**：Cascade Inference（级联推理）
+- **性能提升**：相比vLLM的PageAttention，在32K token共享前缀、batch size 256场景下可达 **31倍加速** 
+- **原理**：
+  - 将Attention计算分解为两个阶段：
+    1. **多查询阶段**：对共享前缀使用Multi-Query Kernel，只计算一次，结果存入Shared Memory
+    2. **批量解码阶段**：对每个唯一后缀使用Batch Decode Kernel
+  - 使用结合律算子合并部分Attention状态，类似FlashAttention的分块策略
+- **适用场景**：文档QA、系统提示词复用、RAG批量检索
+- **集成**：已集成到SGLang和vLLM中作为后端
+- **GitHub**: https://github.com/flashinfer-ai/flashinfer
+
+### 2. **SGLang + RadixAttention** ⭐ 最实用框架
+- **核心创新**：RadixTree（基数树）管理KV Cache 
+- **自动前缀复用**：无需手动配置，自动识别共享前缀并复用KV Cache
+- **性能**：相比vLLM、LMQL等基线系统，结构化工作负载上可达 **6.4倍吞吐量提升** 和 **3.7倍延迟降低** 
+- **关键特性**：
+  - **In-Batch Prefix Caching**：同一batch内自动共享前缀（如你的A+B1, A+B2场景）
+  - **Multi-Item Scoring (MIS)**：LinkedIn用于推荐排序的优化，将多个候选项合并为单次前向传播
+  - **Zero-Overhead CPU Scheduler**：GPU计算时CPU并行准备下一batch，利用率接近100%
+- **特别适合**：Agent系统、工具链、RAG应用 
+- **GitHub**: https://github.com/sgl-project/sglang
+
+### 3. **vLLM + Automatic Prefix Caching** ⭐ 最成熟稳定
+- **核心机制**：基于哈希表的块级前缀缓存 
+- **工作原理**：
+  - 将KV Cache按块（默认16 tokens）哈希
+  - 新请求先查哈希表，命中则直接复用，只计算新tokens
+  - 使用LRU策略管理缓存 eviction
+- **使用方式**：
+  ```python
+  from vllm import LLM, SamplingParams
+  # 启用prefix caching
+  llm = LLM(model="your-model", enable_prefix_caching=True)
+  
+  # 第一次调用缓存前缀
+  outputs = llm.generate(long_prefix + prompt_1, sampling_params)
+  # 第二次调用自动命中缓存，prefix部分零计算
+  outputs = llm.generate(long_prefix + prompt_2, sampling_params)
+  ```
+- **注意事项**：vLLM 0.6.3之前调度器未考虑缓存命中率，高并发长序列场景可能性能下降，建议升级到0.6.5+ 
+
+---
+
+## 二、其他重要方案
+
+### 4. **TensorRT-LLM + In-Flight Batching**
+- **优势**：NVIDIA官方优化，与FlashInfer深度集成 
+- **特性**：
+  - 支持Prefix Caching（具体实现闭源，但概念类似vLLM）
+  - XQA Kernel（Flash Attention 3变体）优化内存访问
+  - 层融合技术减少中间结果存储
+- **性能**：在共享前缀数据集上，吞吐量提升 **~34.7%**，TPOT降低 **~20.9%** 
+- **适用**：NVIDIA GPU生产环境，追求极致性能
+
+### 5. **LMDeploy + TurboMind**
+- **定位**：纯C++引擎，消除Python开销 
+- **性能**：与SGLang相当，在H100上可达 **~16,200 tok/s**（vLLM为12,553 tok/s）
+- **优化**：支持KV Cache量化（8-bit）、Continuous Batching
+- **适用**：高吞吐生产部署，对延迟敏感的场景
+
+### 6. **Daft + Dynamic Prefix Bucketing**（大数据场景）
+- **创新点**：动态前缀分桶 + 流式Continuous Batching 
+- **解决痛点**：
+  - 全局排序分组会导致GPU空闲
+  - 动态分桶在推理同时进行前缀分组，实现流水线
+- **性能**：128 GPU集群上，20万prompts（1.28亿tokens）处理速度提升 **50.7%** 
+- **适用**：大规模离线批处理（如数据标注、合成数据生成）
+
+---
+
+## 三、针对你的具体场景建议
+
+### 场景1：在线服务（RAG检索、实时重排序）
+**推荐栈**：**SGLang** 或 **vLLM + FlashInfer后端**
+
+```python
+# SGLang示例：自动前缀复用
+import sglang as sgl
+
+@sgl.function
+def rerank(s, query, docs):
+    # query是共享前缀，docs是批量后缀
+    s += "Query: " + query + "\n"
+    s += "Document: " + sgl.arg(docs) + "\nRelevance:"
+    s += sgl.gen("score", max_tokens=5)
+
+# 批量执行，自动共享query部分的KV Cache
+docs = ["doc1 content", "doc2 content", "doc3 content", ...]  # 成千上万个
+state = rerank.run_batch(
+    [{"query": "user query", "docs": d} for d in docs],
+    max_new_tokens=5
+)
+```
+
+### 场景2：离线批量处理（数据标注、索引构建）
+**推荐栈**：**Daft** 或 **FlashInfer原生API**
+
+```python
+# Daft示例：动态前缀分桶
+import daft
+from daft.functions import prompt
+
+df = daft.from_pydict({
+    "query": ["shared query"] * 10000,
+    "doc": ["doc1", "doc2", ...]  # 不同后缀
+})
+
+df = df.with_column("score", 
+    prompt(
+        df["query"] + "\n" + df["doc"],
+        provider="vllm-prefix-caching",  # 利用前缀缓存
+        model="your-model"
+    )
+)
+```
+
+### 场景3：Embedding/Reranker模型（Bi-Encoder/Cross-Encoder）
+**推荐栈**：**Sentence-Transformers优化** + **ONNX/TensorRT** 
+
+```python
+# Cross-Encoder批量重排序优化
+from sentence_transformers import CrossEncoder
+import numpy as np
+
+class OptimizedReranker:
+    def __init__(self, model_name="cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2"):
+        self.model = CrossEncoder(model_name, max_length=512, device="cuda")
+    
+    def rerank_batch(self, query, documents, batch_size=32):
+        # 构建所有pairs：[query, doc1], [query, doc2], ...
+        pairs = [[query, doc] for doc in documents]
+        
+        # 单次批量推理，自动共享query的编码计算
+        scores = self.model.predict(
+            pairs, 
+            batch_size=batch_size,
+            convert_to_numpy=True
+        )
+        return np.argsort(scores)[::-1]
+```
+
+---
+
+## 四、性能优化关键技巧
+
+### 1. **Prompt构造策略**
+- **对齐块边界**：确保共享前缀长度是KV Cache块大小（通常是16或32）的整数倍，避免部分块重计算 
+- **静态前缀前置**：将不变的指令、系统提示放在最前面
+
+### 2. **Batch构造策略**
+- **前缀分桶（Prefix Bucketing）**：将相同前缀的请求分到同一batch，最大化缓存命中率 
+- **长度排序**：同batch内按后缀长度排序，减少padding浪费 
+
+### 3. **硬件/精度优化**
+- **FP16/BF16**：混合精度推理，吞吐量提升1.5-2倍 
+- **KV Cache量化**：8-bit量化减少内存带宽压力，提升20%吞吐 
+- **CUDA Graphs**：捕获静态计算图，减少CPU开销（适合固定batch size场景）
+
+---
+
+## 五、方案对比总结
+
+| 方案 | 前缀复用方式 | 适用场景 | 性能提升 | 易用性 | 成熟度 |
+|------|-------------|---------|---------|--------|--------|
+| **FlashInfer** | Cascade Attention | 超长前缀（32K+） | 31x | 中（需集成） | 高 |
+| **SGLang** | RadixTree自动缓存 | Agent/RAG/工具链 | 6.4x | 高 | 高 |
+| **vLLM** | 哈希块缓存 | 通用在线服务 | 2-5x | 高 | 极高 |
+| **TensorRT-LLM** | 内部优化 | NVIDIA生产环境 | 1.3-2x | 中 | 高 |
+| **LMDeploy** | TurboMind C++引擎 | 低延迟高吞吐 | 1.3x | 中 | 高 |
+| **Daft** | 动态分桶 | 大规模离线批处理 | 50%+ | 高 | 中 |
+
+---
+
+## 六、推荐实施路径
+
+1. **快速验证**：先用 **vLLM** 开启`enable_prefix_caching=True`验证效果，零代码改动
+2. **性能突破**：切换到 **SGLang**，利用RadixAttention和自动batch优化，获得显著性能提升
+3. **极致优化**：对超长前缀场景，使用 **FlashInfer** 的Cascade Attention内核，或集成到自定义推理引擎中
+
+需要针对具体框架的详细配置代码或部署架构建议吗？
+
+
+
+## 天然支持Prefix Caching的Reranker模型清单
+
+最新版本 (v2 系列)：混合架构
+在 BGE-Reranker-v2 中，BAAI 为了提升模型上限，引入了不同的底座：
+
+BGE-Reranker-v2-m3： 依然保持了 Encoder-only 架构（基于 XLM-RoBERTa），支持多语言和长文本，具有极高的性价比。
+
+BGE-Reranker-v2-Gemma/Llama： 采用了 Decoder-only 架构。
+
+这些模型是基于 Gemma-2b 或 Llama-3-8B 等大语言模型（LLM）微调而来的。
+
+虽然原生 LLM 是单向（Causal）注意力的，但在作为 Reranker 使用时，模型通常会通过特殊的 Prompt 引导，并取最后一个 Token 的输出经过一个线性层来计算相关性分数。
+
+
+### 1. **BGE-Reranker-V2/V2.5 系列** ⭐ 强烈推荐
+基于Gemma/MiniCPM等Decoder-only架构，FlagEmbedding官方实现已优化 
+
+| 模型 | 架构 | 参数量 | 特点 |
+|------|------|--------|------|
+| `BAAI/bge-reranker-v2-gemma` | Gemma-2B (Decoder-only) | 2B | 多语言强，基础版 |
+| `BAAI/bge-reranker-v2-minicpm-layerwise` | MiniCPM-2B (Decoder-only) | 2B | **支持层选择**，可截断到第24层加速 |
+| `BAAI/bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight` | Gemma2-9B (Decoder-only) | 9B | **Token压缩+层选择**，极致效率 |
+
+**Prefix Caching友好特性** ：
+- 输入格式：`[Query A] + [SEP] + [Document B] + [Prompt]`
+- Query部分作为前缀，可被所有Document共享
+- 官方代码中已实现`compute_score_single_gpu`的batch处理，自动对齐长度排序减少padding
+
+**使用示例**：
+```python
+from FlagEmbedding import FlagAutoReranker
+
+# 启用vLLM后端 + Prefix Caching
+reranker = FlagAutoReranker.from_finetuned(
+    'BAAI/bge-reranker-v2-gemma',
+    model_class='decoder-only-base',
+    use_fp16=True,
+    devices=['cuda:0']
+)
+
+# 批量推理：Query自动复用KV Cache
+pairs = [
+    ('what is panda?', 'The giant panda is a bear species...'),  # A+B1
+    ('what is panda?', 'Pandas are popular zoo animals.'),       # A+B2 (Query复用)
+    ('what is panda?', 'Pandas eat bamboo and live in China.'),  # A+B3 (Query复用)
+]
+scores = reranker.compute_score(pairs, batch_size=32)
+```
+
+### 2. **Qwen3-Reranker 系列** ⭐ 国产最强
+基于Qwen3 Decoder-only架构，阿里云官方支持 
+
+| 模型 | 架构 | 参数量 | 特点 |
+|------|------|--------|------|
+| `Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B` | Qwen3-0.6B (Decoder-only) | 0.6B | 超轻量，快速 |
+| `Qwen/Qwen3-Reranker-4B` | Qwen3-4B (Decoder-only) | 4B | 性能均衡 |
+| `Qwen/Qwen3-Reranker-8B` | Qwen3-8B (Decoder-only) | 8B | 精度最高 |
+
+**架构细节** ：
+- **纯Decoder-only架构**：使用因果注意力，天然支持Prefix Caching
+- **输入模板**：
+  ```
+  <|im_start|>system
+  You are a helpful assistant.
+  <|im_end|>
+  <|im_start|>user
+  Query: {query}
+  Document: {document}
+  Does the document answer the query? Please answer Yes or No.
+  <|im_end|>
+  <|im_start|>assistant
+  Yes
+  ```
+- **输出**：只生成"Yes"或"No"的logits，作为相关性分数
+
+**vLLM部署优化** ：
+```bash
+# 启动vLLM服务，启用Prefix Caching
+python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
+    --model Qwen/Qwen3-Reranker-8B \
+    --tensor-parallel-size 1 \
+    --dtype half \
+    --max-model-len 32768 \
+    --enable-prefix-caching  # 关键参数！提速40%
+```
+
+### 3. **Jina-Reranker-V3** ⭐ 创新架构
+基于Qwen3-0.6B的Listwise重排序器，支持跨Document注意力 
+
+| 模型 | 架构 | 参数量 | 特点 |
+|------|------|--------|------|
+| `jinaai/jina-reranker-v3` | Qwen3-0.6B (Decoder-only) | 0.6B | **Listwise**，单次处理64个docs |
+
+**独特优势** ：
+- **"Last but Not Late"交互**：在单个context window中同时处理Query+所有Documents
+- **跨Document注意力**：通过因果注意力实现Document间交互，捕捉相对相关性
+- **Prefix Caching优化**：Query放在序列开头，可被所有Document共享
+
+**输入格式** ：
+```xml
+<|im_start|>system
+You are a search relevance expert...
+<|im_end|>
+<|im_start|>user
+Rank the passages based on their relevance to query: [QUERY]
+
+<passage id="1">[DOC_1]<|doc_emb|></passage>
+<passage id="2">[DOC_2]<|doc_emb|></passage>
+...
+<passage id="k">[DOC_k]<|doc_emb|></passage>
+
+<query>[QUERY]<|query_emb|></query>
+<|im_end|>
+```
+
+**性能**：BEIR nDCG@10达61.94，超过Qwen3-Reranker-4B，体积小6倍 
+
+### 4. **E5-Mistral / NV-Embed-v2 / SFR-Embedding-Mistral**
+基于Mistral-7B Decoder-only架构的Embedding/Reranker 
+
+| 模型 | 架构 | 用途 | 特点 |
+|------|------|------|------|
+| `intfloat/e5-mistral-7b-instruct` | Mistral-7B (Decoder-only) | Embedding | 指令微调，支持多任务 |
+| `nvidia/NV-Embed-v2` | Mistral-7B (Decoder-only) | Embedding | 潜在注意力层优化 |
+| `Salesforce/SFR-Embedding-Mistral` | Mistral-7B (Decoder-only) | Embedding | 长上下文优化 |
+
+**注意**：这些主要是**Embedding模型**（Bi-encoder），但可作为Reranker使用（如通过余弦相似度）。若需Cross-encoder式重排序，需配合其他技术。
+
+### 5. **RankGPT / RankZephyr / RankLLaMA**
+基于LLM的生成式重排序器 
+
+| 模型 | 架构 | 特点 |
+|------|------|------|
+| `RankGPT` (GPT-3.5/4) | Decoder-only API | 通过Prompt让LLM判断相关性 |
+| `RankZephyr` | Zephyr-7B (Decoder-only) | 蒸馏自RankGPT，开源可部署 |
+| `RankLLaMA` | LLaMA-2/3 (Decoder-only) | 本地部署，隐私友好 |
+
+**实现方式**：
+- 使用LLM的logits或生成"Yes/No"判断相关性
+- 完全基于Decoder-only架构，天然支持Prefix Caching
+
+---
+
+## 不支持Prefix Caching的Reranker（双向架构）
+
+### ❌ **BGE-Reranker-V1 / BGE-Reranker-Base/Large**
+- **架构**：基于XLM-RoBERTa（Encoder-only，双向注意力）
+- **问题**：Query和Document拼接后`[CLS]` token的表示依赖于整个序列，无法分离缓存
+- **适用场景**：轻量级、短文本，对延迟不敏感
+
+### ❌ **Cross-Encoder (BERT-based)**
+- **架构**：BERT/RoBERTa等Encoder-only模型 
+- **问题**：
+  - 每个Query-Document对必须**联合编码**
+  - 前缀的KV Cache与后续token强耦合，无法复用
+  - 计算复杂度O((|Q|+|D|)²)，无法分解为O(|Q|²) + O(|D|²)
+
+### ❌ **ColBERT / ColPali / Late Interaction模型**
+- **架构**：基于BERT的双向编码 + 后期MaxSim交互 
+- **问题**：
+  - **独立编码，但双向注意力**：Query和Document分别编码，但各自内部仍是双向
+  - **无法Prefix Cache**：虽然Query可独立编码，但Document的编码不依赖于Query，所以不存在"共享前缀"场景
+  - **优化点**：Document可**预计算并离线存储**，Query实时编码，然后做MaxSim
+  - **本质区别**：这是"离线预计算"而非"Prefix Caching"，适用于Document固定、Query变化的场景
+
+**ColBERT的优化策略** ：
+```python
+# ColBERT流程：Document预计算（离线） + Query实时编码（在线）
+document_embeddings = encode_documents(docs)  # 离线，一次性
+query_embedding = encode_query(query)         # 在线，每次查询
+scores = maxsim(query_embedding, document_embeddings)  # 轻量级交互
+```
+
+---
+
+## 实际部署建议
+
+### 场景1：高并发在线服务（Query多变，Document固定）
+**推荐**：**Jina-Reranker-V3** 或 **Qwen3-Reranker + vLLM Prefix Caching**
+
+```python
+# vLLM配置优化
+from vllm import LLM, SamplingParams
+
+llm = LLM(
+    model="Qwen/Qwen3-Reranker-8B",
+    enable_prefix_caching=True,  # 关键！
+    max_num_seqs=256,            # 高并发
+    max_model_len=32768
+)
+
+# 批量构造Prompts：共享Query前缀
+query = "What is the capital of France?"
+docs = ["Paris is the capital...", "France is a country...", "Berlin is the capital of Germany..."]
+
+prompts = [
+    f"Query: {query}\nDocument: {doc}\nRelevant:" 
+    for doc in docs
+]
+
+# vLLM自动识别共享前缀，只计算一次Query的KV Cache
+sampling_params = SamplingParams(max_tokens=1, temperature=0)
+outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
+```
+
+### 场景2：离线批量重排序（Query固定，Document多变）
+**推荐**：**ColBERT / ColPali**（Document预计算策略）
+
+```python
+from rankify.models.reranking import Reranking
+from rankify.dataset.dataset import Document, Question, Context
+
+# ColBERT：Document预计算，Query实时编码
+model = Reranking(method='colbert_ranker', model_name='Colbert')
+
+# Documents已预计算并存储
+document = Document(
+    question=Question("What is RAG?"),
+    contexts=[Context(text=doc, id=i) for i, doc in enumerate(docs)]
+)
+
+# 只需编码Query，然后MaxSim计算
+model.rank([document])
+```
+
+### 场景3：极致性能 + 高精度
+**推荐**：**BGE-Reranker-V2.5-Gemma2-Lightweight**（Token压缩 + 层选择）
+
+```python
+from FlagEmbedding import LightWeightFlagLLMReranker
+
+reranker = LightWeightFlagLLMReranker(
+    'BAAI/bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight',
+    devices=["cuda:0"],
+    use_fp16=True
+)
+
+# 综合优化：层截断 + Token压缩
+scores = reranker.compute_score(
+    pairs,
+    cutoff_layers=[28],      # 只用前28层
+    compress_ratio=4,        # Token压缩4倍
+    compress_layers=[24, 40] # 特定层压缩
+)
+```
+
+---
+
+## 总结对比表
+
+| 模型 | 架构 | Prefix Caching | 适用场景 | 性能/效率 |
+|------|------|---------------|---------|----------|
+| **BGE-Reranker-V2/V2.5** | Decoder-only ✅ | ✅ 原生支持 | 多语言、生产环境 | 高 |
+| **Qwen3-Reranker** | Decoder-only ✅ | ✅ vLLM支持 | 中文优先、高精度 | 极高 |
+| **Jina-Reranker-V3** | Decoder-only ✅ | ✅ Listwise优化 | 跨Doc交互、Top-K排序 | 极高 |
+| **E5-Mistral/NV-Embed** | Decoder-only ✅ | ✅ 需配合框架 | Embedding+轻量重排 | 高 |
+| **RankGPT/Zephyr** | Decoder-only ✅ | ✅ API/本地 | 生成式判断 | 中 |
+| **BGE-Reranker-V1** | Encoder-only ❌ | ❌ 不支持 | 轻量、短文本 | 低 |
+| **ColBERT/ColPali** | 双向+后期交互 | ❌ 不适用（预计算替代） | Document固定场景 | 中 |
+
+**最终建议**：
+- 如果追求**Prefix Caching加速** + **高精度**：选择 **Qwen3-Reranker-8B** 或 **BGE-Reranker-V2.5**，配合 **vLLM + FlashInfer** 部署
+- 如果需要**跨Document比较**（Listwise）：选择 **Jina-Reranker-V3**
+- 如果**Document固定且量大**：选择 **ColBERT** 预计算策略（虽非Prefix Caching，但效率类似）
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/搜索API对接指南.md b/docs/搜索API对接指南.md
index e8511a4..aebbc09 100644
--- a/docs/搜索API对接指南.md
+++ b/docs/搜索API对接指南.md
@@ -148,6 +148,17 @@ curl -X POST "http://120.76.41.98:6002/search/" \
 
 - **端点**: `POST /search/`
 - **描述**: 执行文本搜索查询，支持多语言、布尔表达式、过滤器和分面搜索
+- **租户标识**：`tenant_id` 通过 HTTP 请求头 **`X-Tenant-ID`** 传递（推荐）；也可通过 URL query 参数 **`tenant_id`** 传递。**不要放在请求体中。**
+
+**请求示例（推荐）**:
+```python
+url = f"{base_url.rstrip('/')}/search/"
+headers = {
+    "Content-Type": "application/json",
+    "X-Tenant-ID": "162",  # 租户ID，必填
+}
+response = requests.post(url, headers=headers, json={"query": "芭比娃娃"})
+```
 
 ### 3.2 请求参数
 
@@ -605,6 +616,7 @@ curl "http://localhost:6002/search/instant?q=玩具&size=5"
 
 - **端点**: `GET /search/{doc_id}`
 - **描述**: 根据文档 ID 获取单个商品详情，用于点击结果后的详情页或排查问题。
+- **租户标识**：同 [3.1](#31-接口信息)，通过请求头 `X-Tenant-ID` 或 query 参数 `tenant_id` 传递。
 
 #### 路径参数
 
@@ -630,7 +642,8 @@ curl "http://localhost:6002/search/instant?q=玩具&size=5"
 #### 请求示例
 
 ```bash
-curl "http://localhost:6002/search/12345"
+curl "http://localhost:6002/search/12345" -H "X-Tenant-ID: 162"
+# 或使用 query 参数：curl "http://localhost:6002/search/12345?tenant_id=162"
 ```
 
 ---
@@ -1287,6 +1300,8 @@ curl -X GET "http://localhost:6004/indexer/health"
 
 ## 常见场景示例
 
+以下示例仅展示**请求体**（body）；实际调用时请加上请求头 `X-Tenant-ID: <租户ID>`（或 URL 参数 `tenant_id`），参见 [3.1 接口信息](#31-接口信息)。
+
 ### 7.1 基础搜索与排序
 
 **按价格从低到高排序**:
diff --git a/indexer/document_transformer.py b/indexer/document_transformer.py
index ba67f99..271f944 100644
--- a/indexer/document_transformer.py
+++ b/indexer/document_transformer.py
@@ -348,7 +348,8 @@ class SPUDocumentTransformer:
         if pd.notna(spu_row.get('image_src')):
             image_src = str(spu_row['image_src'])
             if not image_src.startswith('http'):
-                image_src = f"//{image_src}" if image_src.startswith('//') else image_src
+                # 仅当尚未是协议相对 URL 时才补 "//"，避免 "//host" 变成 "////host"
+                image_src = f"//{image_src}" if not image_src.startswith('//') else image_src
             doc['image_url'] = image_src
 
     def _process_skus(
--
libgit2 0.21.2